O que é e para que serve a modelagem de dados?

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de análise e definição de todos os dados que a empresa produz e coleta, bem como as relações entre esses bits de dados. É o processo em que é criada uma representação visual que define os sistemas de coleta e gerenciamento de informações de qualquer organização.

Esse modelo de dados ajuda diferentes partes que têm interesse na área, como cientistas, engenheiros e analistas de dados, a criar uma visão unificada de tudo que a organização produziu. Os conceitos de modelagem criam representações visuais de dados conforme são usados em seus negócios, e o processo em si é um exercício para entender e esclarecer seus requisitos de dados.

É uma ferramenta essencial para a organização e melhor aproveitamento das informações e dos dados que são criados – cada vez mais em quantidades exorbitantes – todos os dias por qualquer organização. Afinal, como lidar com tamanha quantidade e transformá-la em qualidade?

Entenda a diferença entre dados e informações

Dados são elementos que constituem a matéria-prima da informação. Podemos defini-los assim como a parte mais bruta do que é produzida, porque ainda não estão devidamente tratados para o melhor uso de uma organização.

Já as informações são quando os dados estão devidamente tratados e analisados, ou seja, produzem um conhecimento relevante. Ao contrário dos elementos brutos dos dados, elas têm significados práticos e podem ser utilizadas para reforçar o processo de tomada de decisão. São uma segunda etapa dos dados, mais sofisticada e desenvolvida.

Entenda o conceito de modelagem de dados e sua importância

Trata-se do ato de explorar estruturas orientadas a dados. Não entendeu? Vamos tentar simplificar: é a criação de um diagrama simples a partir de um sistema (como um aplicativo, software ou plataforma) complexo, usando texto e símbolos para representar a forma como os dados fluirão.

Atualmente, vivemos em mundo digital e em que as empresas coletam grandes quantidades de dados de várias fontes diferentes e ao mesmo tempo. Por isso, é necessário analisar os dados para obter os melhores e mais assertivos subsídios que irão orientar a tomada de decisões, tanto comercialmente lucrativas quanto organizacionalmente saudáveis.

Portanto, os dados precisam passar por uma análise precisa, com todas as etapas: coleta, armazenamento e processamento de dados. Todas essas fases devem ser cumpridas de maneira eficiente. A modelagem dá a você a chance de entender seus dados e fazer as escolhas tecnológicas certas para armazenar e gerenciar esses dados.

Como estudar modelagem de dados

Não existe propriamente um curso de graduação sobre modelagem de dados, então você deve optar por cursos livres, de especialização ou até mesmo de cursos de extensão para se aprimorar na área.

É preciso estar sempre se atualizando e antenado com as novidades, haja a vista que é uma área nova e em plena expansão. Então, a internet pode e deve ser uma parceira sua nessa jornada pela área de modelagem de dados.

Também não se furte em perguntar a algumas pessoas das áreas de Tecnologia da Informação ou de Ciências da Computação ou de Dados para tirar dúvidas ou pedir ajuda, porque são áreas comuns que dialogam e utilizam a ferramenta de modelagem de dados.

Nós, da GoKursos, selecionamos dois cursos que te ajudam a se capacitar para atuar na área e, assim, dar um “Go” na sua carreira:

Cursos online de modelagem de dados

1 – Modelagem Relacional em Banco de Dados

O Curso de Modelagem Relacional em Banco de dados mostra a possibilidade de obter informação de forma rápida e confiável, mostrando-se como uma ferramenta fundamental para o mundo. Além disso, os bancos de dados permitem controlar e disponibilizar tais informações, o que os tornam elementos indispensáveis em uma sociedade moderna.

2 – OLAP: Modelagem Multidimensional de Dados

No curso online de OLAP: Modelagem Multidimensional de Dados, sabemos que quando um projeto de Business Intelligence (BI) é executado, leva-se em conta a principal necessidade de atender às ações de decisão gerencial, por meio da definição do seu negócio. Em outras palavras, deve-se definir qual assunto será analisado e modelado.

A modelagem pode ser enumerada em dois aspectos: o tradicional e o multidimensional. Na modelagem tradicional, os dados podem ser representados por entidades (produto, loja) ou transações (venda, compra), mas sempre aplicados ao desenvolvimento de sistemas rotineiros (contas a pagar, estoque, financeiro, comercial). Já na modelagem multidimensional, também conhecida como modelagem Online Analytical Processing (OLAP), foco de um projeto analítico, os dados são tratados como cubos, representando resultados frente ao negócio definido.

Principais etapas na modelagem de dados

Etapa 1: Coleta e análise de dados

É preciso um modelo de dados de qualidade para obter a análise de maior impacto para a sua organização. Sendo assim, o processo de coleta e análise de dados é uma função impulsionadora que faz com que você adquira os subsídios ideais para a modelagem de dados. Por isso, essa é a primeira etapa.

Etapa 2: Criação do modelo de dados

Após a coleta, é a hora da filtragem para a criação do modelo de dados que você deseja implantar na empresa. É preciso escolher quais dados são preponderantes para o tipo de modelagem que você quer implementar e, assim, selecionar os critérios para a escolha desses dados.

Etapa 3: Validação e implementação do modelo

No processo de validação e implementação do modelo de dados, você pode determinar a técnica de modelagem de dados que melhor se adapta ao seu caso de uso. E, dessa forma, será possível identificar o melhor potencial da ferramenta à sua disposição. A maneira mais assertiva de obter o retorno esperado é com a técnica ideal de uso para a realidade da sua organização.

Conclusão

A modelagem de dados, como foi possível ver, é um processo bastante complexo, mas cuja aplicação prática pode ser simplificada se a empresa interessada contar com os métodos e ferramentas mais adequadas.

Em boa parte das empresas, adotar o uso de modelagem de dados é um passo determinante e definitivo rumo a um processo de digitalização, um futuro mais digital, integrado, em que os dados são coletados com precisão e ajudam de maneira mais precisa em seu planejamento estratégico, além de contribuir para as tomadas de decisão que irão nortear os rumos da empresa. Quem não estiver preparado, certamente será passado para trás.